C3 bai giang kinh te luong

2,269 views

Published on

bai giang kinh te luong

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
2,269
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
1
Actions
Shares
0
Downloads
52
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

C3 bai giang kinh te luong

  1. 1. Chương 3Mở rộng mô hình hồi qui hai biến1. Hồi qui qua gốc tọa độMô hình : Yi = β2Xi + Ui (PRF) ˆ ˆ Yi = β 2 Xi + ei (SRF)Theo OLS, ta có : n ∑Xi Yi ˆ2) = σ var( β 2 ˆ β2 = i =1 n ∑ n Xi2 ∑ Xi2 i =1 i =1 ˆ với σ 2 = ∑e2 i n −1
  2. 2. *Lưu ý :• R2 có thể âm đối với mô hình này, nênkhông dùng R2 mà thay bởi R2thô : R2 = (∑ X Y) i i 2 th ˆ o ∑X ∑Y 2 i i 2• Không thể so sánh R2 với R2thô• Thường người ta dùng mô hình có tung độ gốc, trừ khi có một tiên nghiệm rất mạnh cần phải dùng mô hình qua gốc tọa độ.Ví dụ :
  3. 3. 2. Mô hình tuyến tính logarit (log-log)Mô hình : lnYi = β1 + β2lnXi + Ui (PRF)* Đặc điểm của mô hình : - β1, β2 ước lượng được bằng phương pháp OLS bằng cách đặt Yi*= lnYi và Xi*= lnXi. - β2 : là hệ số co giãn của Y theo X.Vì: vi phân 2 vế1của mô hình log-log, ta có : 1 dY X dY = β 2 dX ⇒ β 2 = × Y X dX Y
  4. 4. • Ví dụ :Khảo sát về nhu cầu cà phê –Y (số tách /người/ngày) và giá bán lẻ cà phê X(USD/kg) từ năm 1970 đến 1980, hồi qui mô hình log-log : ˆ ln Yi = 0.7774 − 0.253 ln Xi
  5. 5. 3. Các mô hình bán logarita. Mô hình log-lin :Mô hình : lnYi = β1 + β2Xi + Ui (PRF)Đặc điểm : dY / Y thay doi tuongdoi cuaY β2 = = dX thay doi tuyet doi cuaX⇒ X tăng 1đvị thì Y sẽ thay đổi 100 β2 (%)
  6. 6. Ví dụ : Mô hình tăng trưởng Yt = Y0 (1 + g) t Yt : GDP thời điểm t (t =1,2,3,…) g : tốc độ tăng trưởng bình quân năm Lấy ln hai vế : lnYt = lnY0 + [ln(1+g)].t hay lnYt = β1 + β2 tVí dụ : Với số liệu GDP từ 1972-1991, ta có lˆ GDP = 8.02 + 0.0247 t n
  7. 7. * Mô hình xu hướng tuyến tính• Mô hình : Yt = β 1 + β 2 t Yt : biến có số liệu theo thời gian t : biến thời gian hay biến xu hướng.Ví dụ : Với số liệu GDP (đv : tỷ USD) từ 1972-1991, dùng mô hình xu hướng, ta có : GDP = 2933.054 + 97,6806 t
  8. 8. b. Mô hình lin - log : Mô hình : Yi = β1 + β2lnXi + Ui (PRF) Đặc điểm : dY thay doi cuaY β2 = = dX / X thay doi tuongdoi cuaX⇒ X tăng 1% thì Y sẽ thay đổi β2/100 đvịVí dụ : Hồi qui GNP theo ln(cung tiền) vớisố liệu từ 1973 đến 1987, ta có : ˆ GNPt = −16329.2 + 2584.785 Mt
  9. 9. 3. Mô hình nghịch đảo 1Mô hình : Yi = β1 + β 2   + Ui X  (PRF)  iĐặc điểm : Khi X ∞ ⇒ Y  β1*Một số trường hợp áp dụng mô hình này:- Quan hệ giữa chi phí sản xuất cố địnhtrung bình (AFC) và sản lượng.- Quan hệ giữa tỉ lệ thay đổi tiền lương vàtỉ lệ thất nghiệp (đường cong philips).
  10. 10. - Đường chi tiêu Engel biểu diễn quan hệ giữa chi tiêu của người tiêu dùng về một loại hàng hóa với thu nhập của người đó nếu hàng hóa có đặc điểm sau :(a) Có một mức thu nhập tới hạn mà dưới mức đó, người tiêu dùng không mua hàng hóa này (mức ngưỡng là (- β2/ β1)).(b) Có mức tiêu dùng bão hòa mà cao hơn mức đó, người tiêu dùng không chi tiêu thêm dù thu nhập cao đến đâu.

×